Projeto Integrado I

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UNIVERSIDADE NORTE DO PARANÁ CAMPUS SEABRA 
CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM CIÊNCIA DE DADOS 
 
Lógica Computacional 
Algoritmos e Programação Estruturada 
Modelagem de Dados 
Governança Corporativa 
 
VICTOR ARAÚJO BARROS 
 
 
 
PROJETO INTEGRADO I: 
Uso da tecnologia no combate as Fake News 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SEABRA-BA 
2021 
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VICTOR ARAÚJO BARROS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PROJETO INTEGRADO I: 
Uso da tecnologia no combate as Fake News 
 
Trabalho apresentado ao Curso Superior de 
Tecnologia em Ciência de Dados da UNOPAR - 
Universidade Norte do Paraná, para as disciplinas de 
Lógica Computacional, Algoritmo e Programação 
Estruturada, Modelagem de Dados e Governança 
Corporativa. 
 
Tutor à distância: Joice Siqueira Lima 
 
 
 
 
SEABRA-BA 
2021 
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USO DA TECNOLOGIA NO COMBATE AS FAKE NEWS 
 
Para analisar uma notícia e identificar se ela é ou não uma fake news é necessário 
recorrer a algum meio que possa validar ou falsear tal notícia. Uma dessas formas é através do 
raciocínio logico e dos seus princípios. 
 Em uma época onde a disseminação de informações acontece em uma escala cada vez 
mais rápida, através dos meios digitais, principalmente em redes sociais, uma fake news, que é 
uma falsa noticia, se dissemina de maneira alastrante e podendo causar prejuízos enormes. 
Como é no caso da pandemia de covid-19, onde informações falsas podem levar as 
pessoas a tomarem medidas de saúde erradas baseadas em fake news, colocando-as em risco 
grave de saúde. Um exemplo disso é a disseminação de uma notícia falsa sobre um remédio 
que promete curar tal doença, porém o seu efeito colateral pode colocar a vida do paciente em 
risco muito antes mesmo de cura-lo. 
Fica evidente que fake news, apesar de parecerem inofensivas, podem causar prejuízos 
imensuráveis e sobre assuntos diversos, portanto é necessário encontrar medidas efetivas para 
combater tal problema. Uma das formas de validar uma notícia, é comparando as suas 
informações com as informações fornecidas por sites de confiança, caso as informações sejam 
ambas verdadeiras, a noticia é classificada como verdadeira, caso contrário como fake news. 
Fazer tal trabalho de verificação de notícias manualmente, com o número atual de fake 
news que está sendo circulando, é uma tarefa quase impossível. Para resolver tal problema, é 
possível utilizar da tecnologia para fazer esse trabalho de comparação de forma automatizada, 
poupando tempo, recursos e garantindo a disseminação de informações verdadeiras e 
confiáveis, além de evitar uma serie de prejuízos que as fake news podem causar a sociedade. 
Umas das formas de realizar tal comparação de forma automatizada, seria armazenando 
notícias dos principais assuntos de fontes confiáveis em um banco de dados, e toda vez que 
alguém quisesse saber se uma noticia é ou não verdadeira, o assunto em questão seria 
comparado com o seu respectivo armazenado no banco de dado advindo de uma fonte confiável, 
e de acordo com o resultado da comparação, a notícia em questão seria classificada ou não 
como fake news. 
Partindo do pressuposto que as informações de fontes confiáveis sempre são verdadeiras 
e que informações disseminadas por redes sociais, como Instagram, Facebook e WhatsApp, 
podem ou não ser verdadeiras, é possível verificar a sua validade através de uma tabela verdade, 
utilizando de proposições e conectivos lógicos, pois tal método por ser baseado no raciocínio 
logico, que é algo que pode ser falseado, logo, os seus resultados são verdadeiros e confiáveis. 
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Considerando a notícia advinda de uma fonte confiável, denominada de “p”, e a notícia 
a ser analisada advinda de redes socias, denominada “q”, onde caso a notícia a ser analisada 
discorde da notícia de uma fonte confiável ela será considerada falsa e caso concorde, uma 
notícia verdadeira. 
Por conseguinte, através da logica proposicional é possível chegar ao valor dessa 
comparação, onde se “p” é verdadeira e “q” é falsa, então “p” e (^) “q” é falso, logo a notícia 
analisada também seria falsa, mas caso “p” fosse verdadeira e “q” também fosse, então “p” e 
(^) “q” é verdade, logo a notícia analisada seria considerada verdadeira, concluindo que não se 
trata de uma fake news. 
 Construir uma aplicação que desempenhe tal funcionalidade irá requerer a construção 
de um banco de dados para armazenar as notícias, uma interface onde permitirá o usuário inserir 
a noticia a ser analisada e uma camada logica, onde receberia a entrada do usuário, faria a 
requisição sobre a noticia a ser consultada no banco de dados, faria a comparação das noticias 
por funções logicas e retornaria o resultado, verdadeiro ou falso, para o usuário. 
Para armazenar tais notícias de fontes confiáveis, pode-se usar a lista encadeada, um 
tipo de estrutura de dados dinâmico e organizados de forma sequencial, sendo compostas por 
nós, onde cada nó armazena um conjunto de informações e um ponteiro que indicaria o próximo 
nó. 
Usando essa estrutura de dados seria possível armazenar cada proposição do texto de 
uma notícia de forma sequencial seguindo a ordem de leitura do texto. Assim seria possível 
comparar cada parte do texto da notícia confiável, com cada parte do texto da noticia a ser 
analisada. Dessa forma seria possível verificar a veracidade de cada informação contida em 
uma notícia e a partir da soma dos resultados, determinar com precisão se a noticia é ou não 
uma fake news. 
Para desenvolver tal banco de dados que armazenaria essas notícias, seria necessário 
fazer primeiramente uma análise de requisitos, identificando as principais necessidades que 
deverão ser atendidas. Após esse levantamento de requisitos, seria feita o modelo conceitual, 
uma representação visual das entidades de tal banco e seus respectivos relacionamentos. A 
partir do modelo conceitual pronto, seria possível fazer o modelo logico, onde seria descrito os 
atributos de cada entidade e as suas chaves privadas e públicas, que indicariam a forma de 
relacionamento entre cada entidade. 
Por último, com esses modelos em mãos, seria feito o modelo físico, um modelo bem 
detalhado de todo funcionamento do banco, contendo as mais diversas informações acerca dos 
dados que seriam armazenados no banco. Diferentemente dos demais, essa etapa necessita da 
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escolha de um SGBD para fazer a sua implementação, a partir do qual seria gerado um script 
com a estrutura do banco de dados. 
Para a construção dos modelos conceitual, lógico e físico, poderiam ser utilizadas 
ferramentas CASE (Computer-Aided Software Engineering) para agilizar o processo e trazer 
maior qualidade ao projeto. Para as fases de modelagem conceitual e logica, poderia ser 
utilizado o “brModelo”, uma ferramenta que apesar parecer simples, contem as funcionalidades 
essenciais para desenvolver tais modelos com confiança. 
E para a última etapa é possível utilizar o Workbench, uma ferramenta CASE mais 
completa e com foco no desenvolvimento do modelo físico de um banco de dados, oferecendo 
diversas funcionalidades, como por exemplos a geração de scripts para MySQL a partir de um 
modelo físico, algo que traz muito praticidade e rapidez na modelagem de um banco de dados. 
A fake news tem se tornado cada vez mais comum e com uma maior frequência 
conforme o tempo passa, medidas para conter o seu avança devem ser tomadas, para assim 
mitigar os seus efeitos e/ou evitar as suas consequências. Para isso, atualmente já temos 
tecnologia necessária para combate-la de forma eficaz, basta que seja implementada de forma 
ampla e séria. 
Além de causar sérios problemas na sociedade, principalmente em debates políticos, 
incitando o ódio entre ambas as partes através de mentiras, disseminando informações falsas 
sobre saúde, o que pode trazer serias consequências, ela também está sendo usada cada vez 
mais para difamar e destruir a reputaçãode pessoas, públicas ou não, e também de empresas. 
As fake news sobre empresas, podem causar serias consequências em um ambiente 
corporativo, como por exemplo difamações infundadas, vindas principalmente do cliente 
devido a uma informação errada ou equivocada sobre um produto ou serviço, acarretando em 
uma visão negativa da empresa. 
Outra consequência seria a indução ao erro, onde um gestor ou líder, a partir de uma 
notícia errada, toma decisões erradas sobre o rumo da empresa, afetando diretamente o seu 
funcionamento, acarretando perca de desempenho em relação ao mercado e prejuízos sérios. 
Podendo ser tomada também por funcionários da mesma empresa, levando a uma queda de 
resultados, atrasados e outras consequências negativas. 
Além disso, uma das piores consequências negativas da fake news é a disseminação de 
ódio. Notícias infundadas ou equivocadas polarizam a opinião das pessoas e as colocam contra 
figuras públicas, pautas sociais e principalmente contra empresas. Ao disseminar informações 
falsas que acarretam no ódio das pessoas por um produto ou serviço de tal empresa, isso afeta 
diretamente o seu desempenho, pois as pessoas além de evitarem comprar ou utilizar 
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determinado serviço, irão influenciar também a decisão de outras pessoas. Em ultima instancia 
acarretaria em prejuízos enormes, queda das ações de uma empresa na bolsa de valores e perca 
da reputação e confiabilidade dos seus serviços e produtos. 
Uma vez com esse sistema pronto, as pessoas poderiam utilizar dele para conferir a 
informações que chegam até eles, evitando de serem enganados e de tomarem decisões 
equivocadas que poderiam prejudicar outras pessoas, corporações e instituições. O seu uso e 
adesão pela maioria, permitira a mitigação dos efeitos das fake news em toda a sociedade e seus 
cidadãos.